"I made this (sort of)": Negotiating authorship, confronting fraudulence, and exploring new musical spaces with prompt-based AI music generation

📄 arXiv: 2507.23365v1 📥 PDF

作者: Bob L. T. Sturm

分类: cs.SD, cs.AI, eess.AS

发布日期: 2025-07-31

💡 一句话要点

利用提示词AI音乐生成探索作者身份、欺骗性及音乐新空间

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: AI音乐生成 提示词工程 作者身份 大型语言模型 音乐创作 音乐表达 自我反思

📋 核心要点

  1. 现有AI音乐生成平台难以生成非“练习过的”、“润色的”和“制作过的”音乐，限制了音乐创作的多样性。
  2. 通过将个人垃圾邮件与AI音乐生成平台结合，并利用LLM进行自我反思，探索作者身份和音乐创作的新可能性。
  3. 实验结果表明，这种方法能够引发对作者身份、音乐表达和AI在音乐创作中角色的深刻思考。

📝 摘要（中文）

本文反思了作者使用最先进的基于提示词的AI音乐生成平台创作两张音乐专辑的经验。第一张专辑探讨了将作者的垃圾邮件与这些平台结合会发生什么。第二张专辑直接回应第一张，并玩味了当前基于提示词的AI音乐生成平台无法生成非“练习过的”、“润色的”和“制作过的”音乐的局限性。作者使用关于这些专辑的信息来引导大型语言模型（LLM）采访自己，从而探索了几个更深层次的问题：作者在多大程度上是作者？作者在生成的音乐中处于什么位置？当面对在某些方面比自己更有才华的机器时，作者的音乐身份如何改变？作者的工作为自己或任何其他事物开辟了哪些新的音乐空间？最后，作者反思了自己的反思，以及LLM介导的自我反思作为一种方法。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在探讨在使用基于提示词的AI音乐生成平台进行音乐创作时，作者的身份、作品的真实性以及音乐创作的新空间等问题。现有AI音乐生成平台往往生成高度“生产化”的音乐，缺乏个性和实验性，限制了音乐表达的多样性。

核心思路：论文的核心思路是通过将作者自身的独特元素（例如垃圾邮件）与AI音乐生成平台相结合，打破AI生成音乐的同质化倾向，并利用大型语言模型（LLM）进行自我反思，从而深入探讨作者在AI音乐创作中的角色和意义。

技术框架：该研究的技术框架主要包括以下几个阶段：1) 使用基于提示词的AI音乐生成平台创作两张专辑，第一张专辑以垃圾邮件为灵感，第二张专辑则回应第一张专辑的局限性；2) 使用关于这些专辑的信息来引导LLM对作者进行采访；3) 分析LLM的采访结果，反思作者身份、音乐表达和AI在音乐创作中的作用。

关键创新：该研究的关键创新在于将个人化的、非传统的元素（垃圾邮件）引入AI音乐生成过程，并利用LLM进行自我反思，从而引发对AI音乐创作中作者身份和音乐表达的深刻思考。这种方法挑战了传统音乐创作的观念，并探索了AI音乐创作的新可能性。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 选择合适的基于提示词的AI音乐生成平台；2) 设计有效的提示词，将垃圾邮件中的元素融入音乐创作；3) 使用LLM进行开放式的自我采访，探索作者身份和音乐表达的复杂性。具体的参数设置、损失函数、网络结构等技术细节未在摘要中提及，属于未知信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文通过将个人垃圾邮件与AI音乐生成平台结合，创作出具有独特风格的音乐作品，并利用LLM进行自我反思，深入探讨了AI音乐创作中作者身份和音乐表达的复杂性。这种方法挑战了传统音乐创作的观念，并为AI音乐创作开辟了新的可能性。具体的性能数据和提升幅度未在摘要中提及，属于未知信息。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于音乐教育、音乐治疗、创意产业等领域。通过探索AI音乐创作中作者身份和音乐表达的新可能性，可以激发音乐创作的灵感，促进音乐教育的创新，并为音乐治疗提供新的工具和方法。此外，该研究还可以为AI伦理和艺术创作提供新的视角。

📄 摘要（原文）

I reflect on my experience creating two music albums centered on state-of-the-art prompt-based AI music generation platforms. The first album explicitly poses the question: What happens when I collide my junk mail with these platforms? The second album is a direct response to the first, and toys with the inability of state-of-the-art prompt-based AI music generation platforms to generate music that is not practiced'',polished'', and ``produced''. I seed a large language model (LLM) with information about these albums and have it interview me, which results in the exploration of several deeper questions: To what extent am I the author? Where am I in the resulting music? How is my musical identity changing as I am faced with machines that are in some ways far more talented than I? What new musical spaces does my work open, for me or anyone/thing else? I conclude by reflecting on my reflections, as well as LLM-mediated self-reflection as method.